본 연구는 경영성과 고양을 위하여 PITR 검사를 통해 산업재해 근로자(환자)의 스트레스 및 심리적 자원, 스트레스 대처능력 그리고 스트레스 대처방법의 특징성 등을 파악하고자 한다. 연구의 대상은 근로복지공단에서 산업재해 근로자(환자)들을 위해 실시하는 심리지원프로그램인 '희망찾기 프로그램'에 참여한 20명이 실험집단이며, 비교집단으로 동일 병원에서 입원하고 있는 일반 재해 환자 20명이다. 본 연구의 가설 검증을 위하여 SPSS 18.0을 이용하여 t-test를 실시하였고, PITR 검사의 특성을 이용하여 질적 분석을 실시하였으며, 본 연구자 2명 이외에 임상심리학박사 1인에게 타당도 검증을 받았다. 본 연구의 대상인 산업재해 근로자(환자)들은 일반 재해 환자들보다 높은 스트레스, 현실 대처능력 저하, 스트레스 대처를 위한 심리적 자원 상실, 자존감 하락, 대인관계 저하, 그리고 불안을 경험하고 있음을 검증하였다. 경영성과 고양을 위해서는 첫째, 산업재해 근로자(환자)들의 심리 및 정신건강에 대한 연구가 이루어져야 할 것이며, 둘째, 경영현장에서 산업재해 근로자(환자)들에 대한 복지가 적절하게 이루어지며 원래의 일터로 복귀될 수 있도록 해야 하고, 셋째, 산업재해 근로자(환자)들의 심리지원 서비스를 확대 지원할 필요가 있으며, 넷째, 국가 차원에서 실시하는 심리지원 서비스에 참여 할 수 있도록 유인책이 필요하고, 다섯째, 사용자, 회사 내 산업재해 담당자 및 산업재해 근로자 가족 등에 대해 산업재해 및 산업재해 근로자 이해 교육을 확대해야 한다.
산업의 고도화 및 새로운 기계의 도입, 화학물질 사용 등 산업재해의 다양한 양상과 더불어 생산설비들의 자동화, 대형화로 인해 산업재해 발생의 양상이 점차 다양해지고 있다.국내 산업재해는 OECD(Organization for Economic Cooperation and Development) 경제협력개벌기구대비, 상대적 하위수준에 있어 기업 발생 산업재해는 근로자들의 심리적 및 치료와 보상 손실에도 타격이 되어 기업 총 생산과 이윤 추구에도 중요문제가 야기되고 있다. 더불어, 장애자와 사망유족들의 증가로 생활 안정문제 등 사회적 문제도 제기된다. 이러한 동기에서 본 논문은 산업재해 통계와 산재예방사업을 분석하고, 시스템다이내믹스 법론을 이용하여 산업재해율을 예측하고 평가하는 모델을 개발하였다. 모델은 근로자수 모델, 재해자수 모델, 재해율 모델 등 총 12개의 모델로 구성되었고, 규모별 분석에서는 근로자수를 기준으로 12개 그룹으로, 업종별 분석에서는 제조업, 건설업 등 총 10개의 업종으로 구분하여 개발하였다. 개발된 모델을 토대로 업종별 규모별 산업재해율을 예측하고 산재예방사업을 다각도로 평가하는 방법론을 제시하였다.
ESG 경영, 중대재해처벌법 시행 등으로 산업안전보건에 대한 사회적 관심이 높아지고 있다. 본 연구는 에너지 기업의 산업안전 수준인 산업재해 현황을 살펴보고, 2015~2021년 기간에 걸쳐 산업재해가 에너지 기업의 경영성과(매출액, 영업이익액, 매출영업이익률)에 미치는 영향을 실증분석하였다. 분석결과, 업종별 평균 산업재해 현황을 보면 에너지 기업의 산업재해 수준은 우리나라 산업재해에 비하면, 사고재해율은 낮은 편이나 질병재해율은 높았다. 또한, 산업재해가 에너지 기업의 경영성과에 미치는 영향 분석결과, 재해율 증가는 1인당 매출액, 1인당 영업이익액, 매출영업이익률을 감소시키는 것으로 추정되었다. 본 연구를 통해 에너지 기업의 산업재해 취약성에 대해 확인하였고, 산업재해의 직간접적인 비용으로 인해 경영성과에 부정적인 영향을 정량적으로 제시하였다. 본 연구결과를 참고하여, 에너지 기업은 소중한 근로자의 인명을 보호하고 지속적인 경영성과를 창출할 수 있도록 안전보건투자 증대 등으로 산재 예방 노력을 강화해야 할 것이다.
데이터 마이닝은 대용량 데이터베이스의 데이터 사이에 묻혀 있는 '패턴'을 발견하여 규칙을 추론함으로 여러 가지 유용한 지식을 캐내는 기법이다. 본 논문에서는 효과적인 재해관리 시스템을 구축하기 위해서 재해를 분석하고 대책을 마련할 수 있는 데이터 마이닝을 적용한 '데이터베이스 웨어하우스 마이닝 재해관리 데이터베이스 시스템'을 제시하고자 한다. 데이터 웨어하우스 마이닝은 다차원 데이터베이스로 구축되며 재해데이터간의 상호관련성, 특성요인별 패턴을 찾고 재해발생 가능성을 예측함으로써 재해예방의 의사결정을 지원할 수 있다.
2003년 인쇄업의 산업재해 발생건수가 줄어들었는데도 불구하고 2004년에 적용될 산업재해보상보험요율은 오히려 인상 발표됨에 따라 적정 요율 적용 시비가 일 것으로 보인다. 노동부가 발표한 '2004년도 산업재해보상보험요율'에 따르면 2004년 인쇄업에 적용될 산업재해보상보험요율은 지난해 보다 0.002P 오른 15/1000 이다.
지난해 산업재해로 인한 직·간접적 경제적 손실이 7조2813억원을 넘어서는 것으로 나타나 우리나라 산업현장의 안전 문제가 심각한 수준임을 알려주고 있다. 뿐만 아니라 산업재해로 발생한 근로손실 일수도 약 46834천에 달해 노사분규에 따른 근로손실일수보다 36배나 많은 것으로 나타났다. 이것은 산재로 인하여 산업계뿐만 아니라 경제적으로도 엄청난 손실을 입고 있음에 틀림없다. 산업재해는 산업사회를 살아가면서 불가피하게 당면하는 일이지만 우리나라 재해수준은 경제발전 정도나 규모에 걸맞지 않게 너무 높다는데 문제가 있다. 실제로 우리나라 산업현장에서 산업재해를 당한 근로자는 64년이래 316만 명에 달해 대구시 인구보다 많을 정도다. 이 기간중 사망자만 보더라도 5만1000명으로 7년 동안 베트남 전에서 사망한 군인의 10배 이상이라고 하니 우리나라 산업현장은 가히 '보이지 않는 전쟁'을 치르고 있다고 해도 과언이 아니다.(중략)
의사결정나무 알고리즘은 데이터마이닝 기법중 하나인데 관심이 되는 데이터들에 대하여 분류 및 예측을 가능하게 해준다. 이 기법은 데이터 형태의 특성을 분석할 수 있고 산업재해 형태의 차이점을 찾아내는데 사용될 수 있다. 본 연구에서는 산업재해 데이터의 특성을 파악하고자 C4.5 알고리즘을 사용하였다. 본 연구에서 분석을 위하여 사용된 데이터는 강원도에서 발생한 2년 동안의 산업재해 관련 데이터로서 연구에 적용된 데이터의 수는 19,909개로 구성되어 있다. 본 연구의 목적을 위하여 한 개의 목표변수와 여덟 개의 독립변수가 산업재해 형태에 따라 세분화 되었다. 분석 후 데이터는 222개의 전체 나뭇가지와 151개의 줄기가지로 분류되었다. 또한 본 연구에서는 재해자들의 위험도 관리와 감소를 위하여 이익도표를 제공하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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